Softwarová aplikace pro rozpoznávání tváří (FaceRecog)

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F25%3A10257838" target="_blank" >RIV/61989100:27240/25:10257838 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://vsb-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/aug011_vsb_cz/Epk8cVEtYThMhgQe1KqhzzUBFW6fXKoiiCNfFfOAjPRKfA?e=v694w3" target="_blank" >https://vsb-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/aug011_vsb_cz/Epk8cVEtYThMhgQe1KqhzzUBFW6fXKoiiCNfFfOAjPRKfA?e=v694w3</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Softwarová aplikace pro rozpoznávání tváří (FaceRecog)

Popis výsledku v původním jazyce

Vyvinutá aplikace v prostředí MATLAB GUIDE poskytuje grafické uživatelské rozhraní (GUI) pro demonstraci detekce a rozpoznávání obličejů. Aplikace umožňuje interaktivně pracovat s webkamerou pro snímání obličejů, načítat jednotlivé obrázky, aplikovat na ně různé typy degradací (šum, změna velikosti, úprava expozice) a následně detekovat obličej. Klíčovou funkcí je možnost přípravy databáze obličejů (automatické ořezání a normalizace z načtených fotografií subjektů) a následné trénování konvoluční neuronové sítě (CNN) AlexNet pomocí transfer learningu pro rozpoznávání těchto subjektů. Aplikace umožňuje uložit a načíst natrénovaný model a provádět rozpoznávání obličeje na aktuálně zpracovávaném snímku s vizualizací výsledku a odhadem spolehlivosti. Novým prvkem je spojení těchto funkcionalit – od akvizice dat přes jejich přípravu, trénování specifického modelu (AlexNet) až po samotné rozpoznání – do jednotného interaktivního GUI, které usnadňuje experimentování s procesem rozpoznávání tváří.

Název v anglickém jazyce

Software application for facial recognition (FaceRecog)

Popis výsledku anglicky

The developed application in the MATLAB GUIDE environment provides a graphical user interface (GUI) for demonstrating face detection and recognition. The application allows interactive use of a webcam to capture faces, load individual images, apply various types of degradation (noise, resizing, exposure adjustment), and subsequently detect faces. A key feature is the ability to prepare a face database (automatic cropping and normalization from loaded subject photos) and then train a convolutional neural network (CNN), specifically AlexNet, using transfer learning for subject recognition. The application enables saving and loading of the trained model and performing face recognition on the currently processed image, with result visualization and reliability estimation. A novel element is the integration of these functionalities – from data acquisition and preparation to training a specific model (AlexNet) and actual recognition – into a single interactive GUI that facilitates experimentation with the face recognition process.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

009/04-06-2025_SW

Technické parametry

• Vývojové prostředí: MATLAB (např. R2023b nebo kompatibilní) s využitím GUIDE. • Požadované Toolboxy: Image Processing Toolbox, Computer Vision Toolbox, Deep Learning Toolbox, MATLAB Support Package for USB Webcams. • Podporované datové formáty: o Vstupní/Trénovací obrázky: Standardní formáty (JPG, PNG, TIF, GIF, JPEG). o Uložené/Načtené modely: .mat (obsahující natrénovaný object SeriesNetwork nebo DAGNetwork pro newnet). o Zachycené snímky (snapshot): .jpg (pevně nastavený název TstImgRaw.jpg). • Kompatibilita: Windows, macOS, Linux (pro spuštění vyžaduje odpovídající verzi MATLAB Runtime, pokud by byla aplikace kompilována). • Grafické uživatelské rozhraní (GUI): Vytvořené v GUIDE. Obsahuje tlačítka, rozbalovací nabídky (popupmenu), posuvníky (slider), editační pole (edit text), osy (axes) pro zobrazení obrázků. Využívá standardní dialogy (uigetfile, uigetdir, msgbox, errordlg, warndlg, waitbar).

Ekonomické parametry

Potenciální přímý přínos spočívá v úspoře času při experimentování s různými aspekty procesu rozpoznávání tváří díky integrovanému GUI.

IČO vlastníka výsledku

61989100

Název vlastníka

FEI VŠB-TU Ostrava